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个人信用评估模型实证分析

中文摘要第3-4页
英文摘要第4页
1 绪论第7-10页
    1.1 选题背景第7页
    1.2 研究意义及目的第7-8页
        1.2.1 研究意义第7-8页
        1.2.2 研究目的第8页
    1.3 国内外研究现状第8-9页
        1.3.1 国外研究现状第8页
        1.3.2 国内研究现状第8-9页
    1.4 研究内容第9-10页
2 P2P网络借贷中的基本概念第10-13页
    2.1 P2P的基本定义第10页
    2.2 P2P网络借贷的发展历程第10-11页
    2.3 网络借贷中信用违约风险的基本概念第11-12页
    2.4 大数据在信用风险中的基本应用第12-13页
        2.4.1 大数据的概念第12页
        2.4.2 大数据在信用评估中的主要应用第12-13页
3 理论概述第13-21页
    3.1 数据预处理第13-17页
        3.1.1 非平衡样本的处理第13页
        3.1.2 数据清洗第13-14页
        3.1.3 数据变换第14-15页
        3.1.4 数据规约第15-17页
    3.2 逻辑回归第17-18页
        3.2.1 逻辑回归模型原理第17-18页
        3.2.2 逻辑回归中权重问题第18页
    3.3 随机森林算法第18-21页
        3.3.1 决策树第19-20页
        3.3.2 Gini指数第20页
        3.3.3 决策树的剪枝第20-21页
4 数据的收集与处理第21-28页
    4.1 数据介绍与描述第21-23页
        4.1.1 数据的描述性统计第21-22页
        4.1.2 训练集和测试集的划分第22页
        4.1.3 变量描述第22-23页
    4.2 数据的预处理第23-28页
        4.2.1 缺失值及数据格式化第25页
        4.2.2 离散变量的分箱第25页
        4.2.3 连续变量的离散化第25-28页
5 个人信用评估模型的搭建第28-39页
    5.1 个人信用评估模型的搭建流程第28页
    5.2 变量挑选过程第28-31页
        5.2.1 单变量分析——基于IV信息度第28-30页
        5.2.2 多变量分析第30-31页
    5.3 逻辑回归模型第31-35页
        5.3.1 逻辑回归模型的搭建第31-32页
        5.3.2 模型评估第32-35页
    5.4 随机森林模型第35-39页
        5.4.1 模型搭建第35-36页
        5.4.2 参数调整第36-39页
6 总结第39-41页
    6.1 研究内容总结第39-40页
    6.2 不足与展望第40-41页
致谢第41-42页
参考文献第42-43页

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